《数字图像处理》实验指导书2011
《数字图像处理》实验指导书
山东建筑大学
信息与电气工程学院
2011年3月
目录
实验守则 (1)
实验一图像增强与平滑 (2)
实验二图像分割与边缘检测 (5)
实验三图像的几何变换 (7)
实验四图像形态学处理 (9)
实验五频域变换 (12)
实验六数字图像处理应用 (14)
附录 1 MATLAB简介 (16)
附录 2 实验报告范例---LOG滤波器提取边缘 (17)
实验守则
为了加强实验室管理，提高实验教学质量，培养学生理论联系实际的学风，提高实际操作技能，确保人身和设备的安全，特制定如下守则：
1．实验前要认真预习，了解实验目的、实验原理、实验线路、实验步骤及欲测的物理量。熟悉和实验有关的仪器设备的用途、使用方法及注意事项。能回答指导教师的提问。
2．每个实验小组要选出组长1名，实验时要认真分工，轮流当记录员和操作者，以便每个人都能得到较全面的训练。实验线路接好后，各组学生要自行检查，然后请指导教师检查，经检查无误后方可接通电源。改接线路必须先断开电源，以免触电及损坏仪表。改接后的线路仍需经教师检查。
3．实验时应听从教师指导，严格按实验步骤进行，如实记录实验数据，积极思考和分析实验中发生的现象。实验中如遇事故应立即关断电源、保持现场，报告指导教师及时处理。如有损坏仪器或器件，要填写事故原因及报损单。
4．实验完毕应立即关断电源，把实验记录交指导教师检查合格后方可拆除线路。如发现实验记录有不当和错误之外，应立即重作。要把所有仪器、仪表、工具、导线整理好。经指导教师清点后方可离开实验室。
5．要爱护公物。实验室所有的仪表、工具、器件等一律不得擅自带出。实验中如需更换仪器、仪表、工具、器件等，必须经指导教师同意。不得擅自更换或乱拿他组物品。未经允许，不得擅自拆卸实验用的仪器、设备。
6．实验时要严肃认真，讲究文明、礼貌，要保持安静和室内整洁，不随地吐痰和乱抛杂物。实验完毕要打扫实验室卫生。
7．书写实验报告时，语言要力求简练，书写应端正，作图应正规。实验报告一般应包括以下内容：
(1) 实验目的；所用仪器、仪表、器件的名称及规格型号；实验电路原理图。
(2) 实验项目(指导书中的详细内容不必抄录)；测试记录表；波形图及现象记录。
(3) 实验数据整理，计算后的结果、及根据实验数据绘制的曲线。
(4) 实验分析，应包括与理论计算值的比较、现象分析。
8．关于实验考核：
学生在实验课中的实际技能水平与实验报告的质量是评定本课程实验成绩的标准。因各种原因缺做实验和缺交实验报告者，实验成绩要受影响。
实验一图像增强与平滑
一．实验目的及要求
1．了解MATLAB的操作环境和基本功能。
2．掌握MATLAB中图像增强与平滑的函数的使用方法。
3．加深理解图像增强与平滑的算法原理。
二、实验内容
（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。（可将每段程序保存为一个.m文件）
1．直方图均衡化
clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables
% and close open figure windows.
I = imread('pout.tif'); % R eads the sample images ‘ pout.tif’, and stores it in
imshow(I) % an array named I.display the image
figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in
% a new figure window.
[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.
figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.
figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.
figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.
imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named
% ‘pout2.png’.
imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file
2．直接灰度变换Array clear all; close all
I = imread('cameraman.tif');
J = imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]);
imshow(I)
figure, imshow(J)
[X,map] = imread('forest.tif');
figure,imshow(X,map)
I2 = ind2gray(X,map);
J2 = imadjust(I2,[],[],0.5);
figure,imshow(I2)
figure, imshow(J2)
J3 = imadjust(I2,[],[],1.5);
figure, imshow(J3)
help imadjust % Display the imadjust() function information.
3．空域平滑滤波（模糊、去噪）
clear all; close all
I = imread('eight.tif');
h1 = ones(3,3) / 9;
h2 = ones(5,5) / 25;
I1 = imfilter(I,h1);
I2 = imfilter(I,h2);
figure(1), imshow(I), title('Original Image');
figure(2), imshow(I1), title('Filtered Image With 3*3 ')
figure(3), imshow(I2), title('Filtered Image With 5*5 ')
% 加入Gaussian 噪声
J1 = imnoise(I,'gaussian',0,0.005);
% 加入椒盐噪声
J2 = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
% 对J1、J2进行平均值平滑滤波
K1 = imfilter(J1,fspecial('average',3));
K2 = imfilter(J2,fspecial('average',3));
figure(4);
subplot(2,2,1), imshow(J1) , title('gaussian');
subplot(2,2,2), imshow(J2), title('salt & pepper ');
subplot(2,2,3), imshow(K1), title('average ');
subplot(2,2,4), imshow(K2);
% 对J1、J2进行中值滤波
K3 = medfilt2(J1,[3 3]);
K4 = medfilt2(J2,[3 3]);
figure(5);
subplot(2,2,1), imshow(J1) , title('gaussian');
subplot(2,2,2), imshow(J2), title('salt & pepper ');
subplot(2,2,3), imshow(K3), title('Median filtering ');
subplot(2,2,4), imshow(K4)
4．空域锐化滤波
clear all; close all
I = imread('moon.tif');
w=fspecial('laplacian',0)
w8=[1,1,1;1,-8,1;1,1,1]
I1= imfilter(I,w, 'replicate');
figure(1); imshow(I), title('Original Image');
figure(2), imshow(I1), title('Laplacian Image'); f = im2double(I);
f1= imfilter(f,w, 'replicate');
figure(3), imshow(f1,[]), title('Laplacian Image'); f2= imfilter(f,w8, 'replicate'); f4 = f-f1; f8 = f-f2;
figure(4), imshow(f4); figure(5), imshow(f8);
5．图像的伪彩色处理—密度分割 clear all, close all
I = imread('ngc4024m.tif'); X = grayslice(I,16);
imshow(I), title('Original Image')
figure, imshow(X,jet(16)), title('Index Color Image')
（二）采用MATLAB 底层函数编程实现以下灰度线性变换
假定原图像f (x , y )的灰度范围为［a , b ］，希望变换后图像 g (x , y )的灰度范围扩展至［c , d ］，则线性变换可表示为：
c a y x f a
b c
d y x g +---=]),([),(
用MA TLAB 底层函数编程实现上述变换函数。观察图像‘ pout.tif’的灰度直方图，选择合适的参数［a , b ］、［c , d ］对图像‘pout.tif ’进行灰度变换，以获得满意的视觉效果。
三、实验设备
1．PIII 以上微机； 2．MATLAB6.5；
四、预习与思考
1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2．查阅资料，熟悉MATLAB 的操作环境和基本功能。熟悉实验中涉及的有关函数。 3．利用课余时间，用MATLAB 底层函数编程实现实验内容（二）中的灰度线性变换。
4．你能否给出实现样例程序功能的其它方法？
五、实验报告要求
1. 简述试验的目的和试验原理；
2. 叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果；
3. 打印出所编写的实验程序。
4. 写出本实验的心得体会及意见。
实验二图像分割与边缘检测
一．实验目的及要求
1．利用MATLAB研究图像分割与边缘检测的常用算法原理；
2．掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法；
3．了解边缘检测的算法和用途，比较Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。
二、实验内容
（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
1．图像阈值分割
clear all, close all;
I = imread('rice.tif');
figure (1),imshow(I)
figure(2); imhist(I)
T=120/255;
Ibw1 = im2bw(I,T); %选择阈值T=120/255对图像二值化；
figure(3);
subplot(1,2,1), imshow(Ibw1);
T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化；
L = uint8(T*255)
Ibw2 = im2bw(I,T);
subplot(1,2,2), imshow(Ibw2);
help im2bw;
help graythresh;
（令Ｔ取不同值，重做上述试验，观察试验结果）
2．边缘检测
clear all, close all;
I = imread('rice.tif');
BW1 = edge(I,'sobel');
BW2 = edge(I,'canny');
BW3 = edge(I,'prewitt');
BW4 = edge(I,'roberts');
BW5 = edge(I,'log');
figure(1), imshow(I), title('Original Image');
figure(2), imshow(BW1), title('sobel');
figure(3), imshow(BW2), title('canny');
figure(4), imshow(BW3), title('prewitt');
figure(5), imshow(BW4), title('roberts');
figure(6), imshow(BW5), title('log');
% 在完成上述试验后，查看函数edge()使用说明。
help edge
% 仔细阅读函数edge()使用说明后，研究IPT提供的边缘检测演示程序。
edgedemo
（二）利用MATLAB熟悉并验证其它图像分割方法
（三）采用MATLAB编程实现自动全局阈值算法，对图像'rice.tif'进行二值化分割算法步骤：
1）选取一个的初始估计值T；
2）用T分割图像。这样便会生成两组像素集合：G1由所有灰度值大于T 的像素组成，而G2由所有灰度值小于或等于T 的像素组成。
3）对G1和G2中所有像素计算平均灰度值μ1和μ2。
4）计算新的阈值：T =(μ1+μ2)/2
5）重复步骤（2）到（4），直到逐次迭代所得到的T 值之差小于一个事先定义的参数T o，即，如果|T n– T n-1| 三、实验设备 1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5； 四、预习与思考 1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关MATLAB函数； 2．利用课余时间，采用MATLAB底层函数编程实现实验内容（二）中的自动全局阈值算法。 五、实验报告要求 1．简述试验的目的和试验原理； 2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果； 3．打印出所编写的实验程序。 4．写出本实验的心得体会及意见。 实验三图像的几何变换 一．实验目的及要求 掌握图像几何变换的基本原理，熟练掌握数字图像的缩放、旋转、平移、镜像和转置的基本原理及其MATLAB编程实现方法。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1. 图像缩放 clear all, close all I = imread('cameraman.tif'); Scale = 1.35; % 将图像放大1.35倍 J1 = imresize(I, Scale, 'nearest'); %using the nearest neighbor interpolation J2 = imresize(I, Scale, 'bilinear'); %using the bilinear interpolation imshow(I), title('Original Image'); figure, imshow(J1), title('Resized Image-- using the nearest neighbor interpolation '); figure, imshow(J2), title('Resized Image-- using the bilinear interpolation '); % 查看imresize使用帮助 help imresize 说明： ?注意观察不同插值方法的图像表现； ?改变图像缩放因子Scale，重做上述实验。 2. 图像旋转 clear all, close all I = imread('cameraman.tif'); Theta = 45; % 将图像逆时针旋转45?。 J1 = imrotate(I, Theta, 'nearest'); %using the nearest neighbor interpolation %and enlarge the output image Theta = -45; % 将图像顺时针旋转45?。 J2 = imrotate(I, Theta, 'bilinear','crop'); %using the bilinear interpolation % and crops the output image imshow(I), title('Original Image'); figure, imshow(J1), title('Rotated Image-- using the nearest neighbor interpolation '); figure, imshow(J2), title(' Rotated Image-- using the bilinear interpolation '); % 查看imrotate使用帮助 help imrotate 说明： ?注意观察不同插值方法和输出图像后处理方法的图像表现； ?改变旋转角度大小和方向，重做上述实验。 3．图像水平镜象 clear all, close all I = imread('cameraman.tif'); I1 = flipdim(I,2); I2 = flipdim(I,1); figure(1), subplot(1,2,1), imshow(I); subplot(1,2,2), imshow(I1); figure(2), subplot(2,1,1), imshow(I); subplot(2,1,2), imshow(I2); (二)用MATLAB 编程实现以下图像几何变换 1．图像平移 2．图像转置 图像的转置是将给定图像像素的x 坐标和y 坐标互换的几何变换，设点P 0(x 0, y 0) 转置后的对应点为P (x , y )，转置变换可表述为： ???==00x y y x 或 ????????????????????=??????????1100001010100y x y x ，对应的逆变换为：???? ? ???????????????=??????????1100001010100y x y x 或 ?? ?==x y y x 00 转置后图像的宽、高发生改变，即输出图像的高度为原始图像的宽度，输出图像的宽度为原始图像的高度。 三、实验设备 1．PIII 以上微机； 2．MATLAB6.5； 四、预习与思考 1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关MATLAB 函数； 3．利用课余时间，采用MATLAB 底层函数编程实现实验内容（二）中的图像平移、图像转置等几何变换。 五、实验报告要求 1．简述试验的目的和试验原理； 2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果； 3．打印出所编写的实验程序。 4．写出本实验的心得体会及意见。 实验四图像形态学处理 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究二值形态学图像处理常用算法； 2．掌握MATLAB形态学图像处理基本操作函数的使用方法； 3．了了解形态学的基本应用。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．膨胀与腐蚀(Dilation and Erosion) (1)对简单二值图像进行膨胀与腐蚀 clear all, close all BW = zeros(9,10); BW(4:6,4:7) = 1; BW SE = strel('square',3) BW1 = imdilate(BW,SE) BW2 = imerode (BW,SE) figure(1), subplot(1,2,1), imshow(BW,'notruesize'), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW1,'notruesize'), title(' Dilated Image '); figure(2), subplot(1,2,1), imshow(BW,'notruesize'), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW2,'notruesize'), title(' Eroded Image '); (2)对文本图像进行膨胀与腐蚀 clear all, close all I = imread('text.tif'); SE = [0,1,0;1,1,1;0,1,0] BW1 = imdilate(I, SE); BW2 = imerode (I, SE); figure(1), subplot(1,2,1), imshow(I,'notruesize'), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW1,'notruesize'), title(' Dilated Image '); figure(2), subplot(1,2,1), imshow(I,'notruesize'), title(' Original Image '); subplot(1,2,2), imshow(BW2,'notruesize') , title(' Eroded Image '); 2. 开、闭运算（Open and Close） clear all, close all I = imread('nodules1.tif'); bw = ~im2bw(I,graythresh(I)); se = strel('disk',5); bw2 = imopen(bw,se); subplot(1,2,1), imshow(bw), title('Thresholded Image') subplot(1,2,2), imshow(bw2), title('After opening') bw3 = imclose(bw,se); figure; subplot(1,2,1), imshow(bw, 'truesize'), title('Thresholded Image') subplot(1,2,2), imshow(bw3, 'truesize'), title('After Closing') 说明： ?改变结构元素形状、大小，重做上述实验，比较实验结果，分析结构元素对运算的影响； ?对图像'circlesm.tif'进行开、闭运算，仔细观察两种运算的结果，总结二者的作用。 3. 击中/击不中变换（hit-and-miss operation） clear all, close all bw = [0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0] interval = [0 -1 -1 1 1 -1 0 1 0] bw2 = bwhitmiss(bw,interval) subplot(1,3,1), imshow(bw,'notruesize'), title(' Original Image '); subplot(1,3,2), imshow(interval, 'truesize'), title(' Interval Image '); subplot(1,3,3), imshow(bw2,'notruesize') , title('after hit/miss transformation'); 4．细化与骨架抽取 clear all, close all BW = ~ imread('logo.tif'); BW1 = bwmorph(BW,'thin',Inf); BW2 = bwmorph(BW,'skel',Inf); subplot(1,3,1), imshow(BW), title(' Original Image '); subplot(1,3,2), imshow(BW1), title(' Thinned Image '); subplot(1,3,3), imshow(BW2), title(' Image skeleton'); %查看bwmorph函数使用说明 help bwmorph （二）用MATLAB二值数学形态学函数编程提取’rice.tif’图像中的物体边界。 三、实验设备 1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5； 四、预习与思考 1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2. 查阅资料，熟悉实验中涉及的有关函数。 3．利用课余时间，采用MATLAB函数编程实现实验内容（二）。 五、实验报告要求 1．简述试验的目的和试验原理； 2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果； 3．打印出所编写的实验程序。 4．写出本实验的心得体会及意见。 实验五频域变换 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB研究数字图像的傅立叶变换、离散余弦变换等频域变换算法； 2．掌握MATLAB频域变换函数的使用方法； 3．了频域变换的基本应用。 二、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1．傅立叶变换 (1) 简单人工二值图像 clear all, close all f = zeros(50,50); f(15:35,23:28) = 1; figure(1), imshow(f,'notruesize') F = fft2(f,128,128); F1 = fftshift(F); figure(2), imshow(log(abs(F1)), [-1 5]); colormap(gray); colorbar figure(3), mesh(1:128,1:128, abs(F1)); colormap(gray); colorbar F2 = fft2(imrotate(f,90),128,128); F3 = fftshift(F2); figure(4), imshow(imrotate(f,90),'notruesize') figure(5), imshow(log(abs(F3)), [-1 5]); colormap(gray); colorbar figure(6), mesh(1:128,1:128, abs(F3)); colormap(gray); colorbar （2）实际图像傅立叶变换 clear all, close all A=imread('rice.tif'); %读一幅灰度值图象rice.tif imshow(A); FT=fft2(A); %傅立叶变换 AbsFT=abs(FT); %求FT的绝对值，AbsFT为A的振幅谱 %可用以下方式观看振幅谱: F2=log(AbsFT); figure, imshow(F2,[-1 10],'notruesize'); FinvT=ifft2(FT); %傅立叶反变换 AbsFinvT=abs(FinvT); F3=log(AbsFinvT); figure, imshow(mat2gray(FinvT)); (3) 频域滤波 close all, clear all bw = imread('text.tif'); imshow(bw); C = real(ifft2(fft2(bw) .* fft2( fspecial('average'),256,256))); figure, imshow(C,[]); %Display, scaling data to appropriate range. 2．离散余弦变换（DCT） (1) 对cameraman.tif图像的离散余弦变换及逆变换重建 clear all, close all f=imread('cameraman.tif'); %读一幅cameraman.tif imshow(f); F=dct2(f); %做余弦变换 AbsFT=abs(F); figure, imshow(log(AbsFT)); FinvT=idct2(F); %做余弦反变换 figure, imshow(mat2gray(FinvT)); %仅保留余弦变换频谱的左上角50*50个数据，然后做余弦反变换，观察输出图像F1=F; [m,n]=size(F1); F1(50:m,50:n)=0; AbsFT=abs(F1); figure, imshow(log(AbsFT)); FinvT=idct2(F1); %做余弦反变换 figure, imshow(mat2gray(FinvT)); （2）利用IPT dctdemo研究离散余弦变换系数对重构图像质量的影响 clear all, close all dctdemo 三、实验设备 1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5； 四、预习与思考 1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关函数。 五、实验报告要求 1．简述试验的目的和试验原理； 2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果； 3．打印出所编写的实验程序。 4．写出本实验的心得体会及意见。 实验六数字图像处理应用 一．实验目的及要求 1．利用MATLAB提供的图像处理函数实现图像中物体属性的测量； 2．训练综合运用MATLAB图像处理函数的能力； 3．了解数字图像处理基本应用。 二、实验内容 以大米粒特性测量为例，综合应用课程中图像分割、形态学滤波、图像增强、图像特征提取等图像处理方法，实现大米粒特性自动测量。 实验过程简述： 1．读取和显示图像 2．估计图像背景 3．获取背景均匀的图像 4．图像赠钱 5．图像二值化分割 6．区域标记及为彩色处理 7．测量图像中的区域特性（面积、质心等） 8．统计大米粒的特性分布规律。 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 % Read and Display an Image clear, close all I = imread('rice.tif'); imshow(I) % Use Morphological Opening to Estimate the Background background = imopen(I,strel('disk',15)); imshow(background); %Display the Background Approximation as a Surface figure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]); set(gca,'ydir','reverse'); % Subtract the Background Image from the Original Image I2 = imsubtract(I,background); figure, imshow(I2) % Adjust the Image Contrast I3 = imadjust(I2, stretchlim(I2), [0 1]); figure, imshow(I3); % Apply Thresholding to the Image level = graythresh(I3); bw = im2bw(I3,level); figure, imshow(bw) % Determine the Number of Objects in the Image [labeled,numObjects] = bwlabel(bw,4); % Label components. numObjects % Examine the Label Matrix RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle'); imshow(RGB_label); % Measure Object Properties in the Image graindata = regionprops(labeled,'basic') allgrains = [graindata.Area]; % Compute Statistical Properties of Objects in the Image max(allgrains) biggrain = find(allgrains==695) mean(allgrains) hist(allgrains,20) (详细解释参见MATLAB IPT的帮助文档) （二）查看MATLAB IPT 帮助文档，研究其它应用演示 三、实验设备 1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5； 四、预习与思考 1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关函数。 3．利用课余时间，采用MATLAB函数编程实现实验内容（二）。 五、实验报告要求 1．简述试验的目的和试验原理； 2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果； 3．打印出所编写的实验程序。 4．写出本实验的心得体会及意见。 MATLAB简介 Matlab是Mathworks公司推出的科技应用软件. ●Matlab的使用方式 ①指令行操作之直接交互工作方式; ②使用matlab编程语言之程序设计方式. ●交互方式的使用: 在Matlab工作窗中一般输入以下三种指令行: ①命令 ②表达式 ③赋值语句::变量=表达式; ●Matlab的程序工作方式 step 1. File→New→M-file ％打开Matlab程序工作窗Editor/Debugger； step 2.编写Matlab程序；Tools→Run ●基本命令: MATLAB含有功能强大的图像处理工具箱，MATLAB对图像处理的全面支持表现在以下几方面： ●MATLAB图像处理工具箱支持四种基本图像类型，即：索引图像、灰度图像、二进制图像和 RGB图像。 ●MATLAB图像处理工具提供了丰富的图像类型转换函数，如： gray2ind()--将灰度图像转换成具有索引的彩色图像； rgb2gray()--将彩色RGB图像转换成灰度图像； im2bw()--将图像转换成黑白二值图； isgray()--判断图像是否为灰度图像等 ●图像显示灵活，常用的函数有：image()、subimage()、imshow()等。 ●图像操作函数丰富，如： imhist()--统计图像的直方图 histeq()--直方图均衡 brighten()--调整图像的亮度 imnoise()--给图像加噪声 medfilt2()--中值滤波 edge()--边沿检测 imresize()--调整图像大小 imrotate()--图像旋转 mean2()--求图像的均值 fft2()--对图像进行2维FFT变换 hadamard()--对图像进行哈达玛变换 dct2()--对图像进行2维DCT变换 imread()--从文件读入图像数据 LOG滤波器提取边缘实验报告（范例） --供参考，应根据每个实验项目具体要求补充内容） 一、实验目的和内容 1.用LOG滤波器提取图像边缘 2.比较直接滤波和先缩小原图进行滤波再插补的乘法次数 二、实验原理 LOG滤波器原理： 设I(x,y)代表灰度变化，灰度变化剧烈的地方就是阶跃点，而阶跃点的一次微商为极大值，二次微商为零。因此二次微商为零的地方就是图像的边缘所在。 LOG滤波器是高斯(GAUSS)滤波和拉普拉斯(LAPLACIAN)滤波的结合，即先用高斯滤波器进行平滑滤波，以过虑调噪声，再提取边缘,所以效果较好。 LOG滤波器的缺点与解决方法： 由于LOG滤波器的模板宽度一般较大，所以LOG滤波缩要进行的计算量也相应较大。设图像尺寸为N×M，模板宽度为K×K，则对整幅图进行卷积的乘法次数为（N-K+1）*(M-K+)*K*K，当N和M>K时，所用的乘法次数约为N*M*K*K。可见乘法次数和模板宽度的平方成正比。 事实上，LOG滤波器可以分解成一只高斯滤波器和另一只模板宽度更小的LOG滤波器。另外，由于高斯滤波器是低通的而且可分解的的，所以。可以把原图尺寸缩小后再进行滤波，滤波结束后再进行插补，这样可以大大减少所要做的工作量。 三、程序设计 程序基于MFC的单文档界面，增加一个位图包裹类（设计模式的适配器模式）来封装对位图的操作，增加一个滤波类来进行通用的滤波操作。 程序结构如下： 类定义如下： 位图包裹类: class CWrapBitmap {public: long GetSize(); //接口:得到位图大小,成功返回阵列大小,失败返回false int GetHeight(); //接口:得到位图高度,成功返回高度,失败返回false int GetWidthBytes(); //接口:得到位图比特宽度,成功返回宽度,失败返回false int GetWidth(); //接口:得到位图实际宽度,成功返回宽度,失败返回false BYTE* GetpBuffer(); //接口:得到位图阵列指针,成功返回指针,失败返回NULL CBitmap* GetpBitmap(); //接口:得到CBitmap类指针。成功返回指针,失败返回NULL BOOL Save(LPCTSTR lpszPathName); //接口: 保存位图文件. 成功返回true,失败返回false BOOL Load(LPCTSTR lpszPathName); //接口: 打开位图文件. 成功返回true,失败返回false CWrapBitmap(); virtual ~CWrapBitmap(); private: BYTE* m_pBuffer; //位图阵列指针 CBitmap m_Bitmap; //位图类 HBITMAP m_hBitmap; //打开位图指针 protected: HANDLE DDBToDIB(CBitmap &bitmap, DWORD dwCompression, CPalette *pPal); }; 滤波器类: const int TEMPLATE_LOG =1; //LOG滤波器 const int TEMPLATE_LAPLACIAN=2; //拉普拉斯滤波器(锐化) const int TEMPLATE_GAUSS =3; //Gauss滤波器(平滑) class CFilter {public: long GetCount(); //接口：得到滤波所用的乘法次数 BOOL Filter(const int nDefTemplate,BYTE *pBuffer, DWORD Size,DWORD Width, DWORD Height); //接口: 对二维数组(阵列)滤波. 成功返回true,失败返回false CFilter(); virtual ~CFilter(); private: 实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray); RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000 (5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B 酶工程实验(2010) 实验一植物体内过氧化物酶活性的测定 一、目的 过氧化物酶普遍存在于植物组织中，其活性与植物的代谢强度及抗寒、抗病能有一定关系，它在代谢中调控IAA水平，并可作为一种活性氧防御物质，消除机体内产生的H2O2的毒害作用。故在科研上常加以测定。 二、原理 在过氧化氢存在下，过氧化物酶能使愈创木酚氧化，生成茶竭色4－邻甲氧基苯酚，在470nm 波长处测定生成物的吸光度（A）值，即可求出该酶活性。 三、材料、仪器设备及试剂 1. 材料：植物叶片 2. 仪器设备：分光光度计；离心机；离心管；研钵；移液管；移液管架；试管；试管架；洗耳球。 3. 试剂及配制： 0.1mol·L－1磷酸缓冲液（pH7）。 反应液（100ml 0.1mol·L－1磷酸缓冲液（pH6）中加入0.5ml 愈创木酚、1ml 30﹪H2O2，充分摇匀）。 四、实验步骤 1. 酶液提取 称取植物叶片1g，剪碎置于已冷冻过的研钵中，加入少量石英砂，分两次加入总量为10ml pH7磷酸缓冲液，研磨成匀浆后，倒入离心管中，在8000 r / min离心15min，上清液即为粗酶提取液，倒入小试管低温下放置备用。 2. 酶活性测定 吸取反应液3ml 于试管中，加入酶提取液0.02ml（视酶活性可增减加入量），迅速摇匀后倒入光径1cm的比色杯中，以未加酶液之反应液为空白对照，在470nm波长处，以时间扫描方式，测定3min内吸光度值变化，取线性变化部分，计算每分钟吸光度变化值（△A470）。 五、酶活性计算 按下式计算酶的相对活性 △A470 ×酶提取液总量（ml） 酶活性（△A470·g－1Fw·min－1）= ------------------- 样品鲜重（g）×测定时酶液用量（ml） 实验二尿液淀粉酶活力测定(Winslow氏法) 原理】 临床上通常用Winslow氏法测定尿或血清中淀粉酶活力.该法对 淀粉酶活性单位的规定是:在37℃,30分钟,恰好能将0,1%淀粉 溶液1ml水解(指加入碘液后不再呈蓝色或红色)的酶量定为一个活 力单位. 试剂和器材】 1,0.9%氯化钠 2,0.1%淀粉 3,碘化钾-碘溶液(20克碘化钾和10克碘溶于100毫升水中,使 用前稀释10倍) 数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学 实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) 第一章 习题: 1、根据分子中起催化作用得主要组分得不同,酶可以分为_______与_______两大类别。 2、核酸类酶分子中起催化作用得主要组分就是________,蛋白类酶分子中起催化作用得主要组分就是___________。 3、进行分子内催化得核酸类酶可以分为_______,_______。 4、酶活力就是_____得量度指标;酶得比活力就是__________得量度指标;酶转换数就是________得量度指标。 5、某酶得分类编号就是EC2、2、1、10,其中EC就是指_______。此酶属于_______类型。 6、醇脱氢酶参与得反应表明无氧气参与( ) 7、酶工程就是_____________得技术过程。 8、酶得转换数就是指 A、酶催化底物转化为产物得数量 B、每个酶分子催化底物转化为产物得分子数 C、每个酶分子每分钟催化底物转化为产物得分子数 D、每摩尔酶催化底物转化为产物得分子数 9、酶得改性就是指____________________________、 第二章 1、名词解释 转录、组成型酶、酶得反馈阻遏、分解代谢物阻遏、生长偶联型 2、微生物产酶模式可以分为同步合成型________、中期合成型、________。 3、可以通过添加( )使分解代谢物阻遏作用解除。 A、诱导物 B 激活剂C、cAMP D、ATP 4、在酶发酵过程中添加表面活性剂可以 A、诱导酶得生物合成 B、阻遏酶得生物合成 C、提高酶活力 D、提高细胞通透性 5、为什么滞后合成型得酶要在细胞生长一段时间甚至进入平衡期以后才开始合成？ 6、操纵子就是由_________、_______与启动基因组成得。 7______________与______就是影响酶生物合成模式得主要因素。 8、RNA前体得加工就是指____________ ?6、从如下实验方法与结果分析酶生物合成得调节作用。 实验方法:将大肠杆菌细胞接种于营养肉汤培养基中,于37°C振荡培养,当OD550为0、3时,经培养液分装到4个小三角瓶中,每瓶17ml培养液。于4个三角瓶分别添加 (A)3ml无菌水 (B)1ml乳糖溶液(0、1mol/L)与2ml无菌水 (C)1ml乳糖溶液(0、1mol/L)、1ml葡萄糖溶液(0、1mol/L)与1ml无菌水 (D) 1ml乳糖溶液(0、1mol/L)、1ml葡萄糖溶液(0、1mol/L)与1mlcAMP钠盐溶液 ?然后在相同得条件下于37°C振荡培养2h,分别取样测定β半乳糖苷酶得活力。 ?实验结果(A)与(C)瓶得β半乳糖苷酶得活力为0,(B)瓶与(D)瓶β半乳糖苷 数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰 度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为： 湖北大学 酶工程实验 （0818800193）实验教学大纲 （第2版） 生命科学学院 生化教研室 2014年7月 前言 课程名称：酶工程实验实验学时：16学时 适用专业：生物工程课程性质：必修 一、实验课程简介 酶工程是生物工程的主要内容之一，是现代酶学和生物工程学相互结合而发展起来的一门新的技术学科。它将酶学、微生物学的基本原理与化工、发酵等工程技术有机结合起来，并随着酶学研究的迅速发展，特别是酶的广泛应用而在国民生产生活中日益发挥着越来越重要的作用。酶工程实验课是生物工程等本科实验教学的一个重要组成部分，通过实验教学可以加强学生对酶工程基本知识和基本理论的理解，掌握现代酶学与相关技术的有关的基本的实验原理与技能。在实验过程中要求学生自己动手，分析思考并完成实验报告。酶工程实验性质有基础性、综合性、设计（创新）性三层次。 二、课程目的 本实验课程主要根据酶工程的三大块内容即酶的生产、酶的改性与酶的应用来设计安排实验，通过这些实验内容，使学生深入理解酶工程课程的基本知识；巩固和加深所学的基本理论；掌握酶工程中基本的操作技能。同时，通过实验培养学生独立观察、思考和分析问题、解决问题和提出问题的能力，养成实事求是、严肃认真的科学态度，以及敢于创新的开拓精神；并在实验中进一步提高学生的科学素养。 三、考核方式及成绩评定标准 考核内容包括实验过程中的操作情况，实验记录及结果的准确性，实验报告的书写及结果分析，思考题的回答情况，仪器设备的使用情况及遵守实验室规章制度的情况等，根据这些方面进行成绩评判和记录，综合给出实验总成绩。 四、实验指导书及主要参考书 1．魏群：生物工程技术实验指导，高等教育出版社，2002年8月。 2．禹邦超：酶工程（附实验），华中师范大学出版社，2007年8月 五、实验项目 《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月 目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。 实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。 代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图： 2．图像的减法运算-imsubtract 说明： 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。 示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply 实验目的：①、了解掌握双酶法制备淀粉糖。 ②、掌握用3,5-二硝基水杨酸法测定葡萄糖含量的方法。 目前国内外淀粉糖的生产大都采用双酶法。双酶法生产淀粉糖是以淀粉为原料，先经α-淀粉酶液化成糊精，再用糖化酶催化生成淀粉糖浆。α-淀粉酶又称为液化型淀粉酶，它作用于淀粉时，随机地从淀粉分子内部切开α-1，4葡萄糖苷键，使淀粉水解成糊精和一些还原糖。糖化酶又称为葡萄糖淀粉酶，它作用于淀粉时，从淀粉分子的非还原端开始逐个地水解α-1，4葡萄糖苷键，生成葡萄糖和一些低聚糖。且糖化酶还有一定的水解α-1，6葡萄糖苷键和α-1，3葡萄糖苷键的能力。 1．仪器：恒温水浴器、烧杯、玻璃棒、天平、量筒及其他常规仪器用具。 2．试剂：生粉、α-淀粉酶、糖化酶、0。1mol/L HCI、无水CaCl2、。碘液、活性炭。1．液化： 取12g生粉，加150mL水配制成淀粉浆，加入0.1gCaCl2，2gα-淀粉酶，在75℃温度下保温45min，使淀粉液化成糊精。液化中可每隔3分钟搅拌一下, 每隔15分钟用碘反应检测，观察颜色变为褐色或棕色的情况，记录观察结果。45min后升温至100℃并保温10min。 2．糖化： 将液化淀粉液冷却至55℃～60℃，用0.1m1/LHCl调pH至4.5～5.0，加入0.5g糖化酶，将水浴槽温度升至60℃，保温糖化过夜，使糊精转变为葡萄糖和低聚糖(淀粉糖浆)。 3．脱色： 淀粉糖浆中加入1g活性炭，在80℃下搅拌15min后，抽滤，得浅黄色透明糖液。 4. 所得糖液中葡萄糖含量的测定。取1 m1滤液，加水稀释到10ml，用3,5-二硝基水杨酸法测定葡萄糖含量。 a=(0.406-0.0648)/0.5341=0.64 b=(0.395-0.0648)/0.5341=0.62 实验现象观察 1 6 7 思考题： 1液化时加入0.1gCaCl2的目的是什么？ 答：钙离子有提高热稳定性的作用。 2液化后冷却和调pH的目的是什么? 答：盐酸容易挥发，所以要冷却。 调ph是为了提供酶催化的环境。 数字图像处理程序 数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1) 6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果： 彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像 (2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间 数字图像处理实验报告 实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4'); N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果 酶工程的知识点总结 课题3 探讨加酶洗衣粉的洗剂效果 一、实验原理 1．加酶洗衣粉是指含有酶制剂的洗衣粉，目前常用的酶制剂有四类：蛋白酶、脂肪酶、淀粉酶和纤维素酶，其中，应用最广泛、效果最明显的是碱性蛋白酶和碱性脂肪酶。b5E2RGbCAP 2．碱性蛋白酶能将血渍、奶渍等含有的大分子蛋白质水解成可溶性的氨基酸或小分子的肽， 使污迹从衣物上脱落。脂肪酶、淀粉酶和纤维素酶也能分别将大分子的脂肪、淀粉和纤维素水解为小分子物质，使洗衣粉具有更好的去污能力。p1EanqFDPw 3．在本课题中，我们主要探究有关加酶洗衣粉的三个问题：一是普通洗衣粉和加酶洗衣粉 对衣物污渍的洗涤效果有什么不同；二是在什么温度下使用加酶洗衣粉效果最好，三是添加不同种类的酶的的洗衣粉，其洗剂效果有哪些区别。DXDiTa9E3d 二、实验步骤 1探究用加酶洗衣粉与普通洗衣粉洗涤的效果的不同 ①在2个编号的烧杯里，分别注入500mL清水。②取2块大小相等的白棉布，用滴管在每 块白布上分别滴上等量的墨水，分别放入烧杯里，用玻璃棒搅拌。③将2个烧杯分别放入同等温度的温水中，保温5分钟。④称取5克加酶洗衣粉和5克普通洗衣粉2份，分别放入2个烧杯中，用玻璃棒均匀搅拌。保温10分钟。⑤观察并记录2个烧杯中的洗涤效果RTCrpUDGiT 2探究用加酶洗衣粉洗涤的最佳温度条件 ①在3个编号的烧杯里，分别注入500mL清水。②取3块大小相等的白棉布，用滴管在每 块白布上分别滴上一滴食用油、鸡血、牛奶，分别放入烧杯里，用玻璃棒搅拌。③将3个烧杯分别放入50摄氏度的热水、沸水和冰块中，保温5分钟。④称取5克加酶洗衣粉3份，分别放入3个烧杯中，用玻璃棒均匀搅拌。保温10分钟。⑤观察并记录3个烧杯中的洗涤效果。3探究不同种类的加酶洗衣粉洗涤的效果5PCzVD7HxA 污染物蛋白酶洗衣粉脂肪酶洗衣粉复合酶洗衣粉普通洗衣粉 油渍 汗渍 血渍 观察并记录四种洗衣粉分别洗涤三种污染的洗涤效果。三、注意事项 1．变量的分析和控制 影响加酶洗衣粉洗涤效果的因素有水温、水量、水质、洗衣粉的用量，衣物的质料、大 小及浸泡时间和洗涤的时间等。在这些因素中，水温是我们要研究的对象，而其他因素应在实验中保持不变。选择什么样的水温进行实验需要实验者根据当地一年中的实际气温变化来 确定水温，通常情况下，冬季、春季、秋季和夏季可分别选取 5 ℃、15 ℃、25 ℃和35 ℃的水温，因为这4个水温是比较符合实际情况的，对现实也有指导意义。jLBHrnAILg 2．洗涤方式和材料的选择。 在洗涤方式中有机洗和手洗两种方式，应考虑其中哪一种比较科学？哪一种更有利于控 制变量？再有，洗衣机又可以分为半自动和全自动两种，相比之下，采用全自动洗衣机比较好，并且应该尽量使用同一型号小容量的洗衣机，其机械搅拌作用相同。关于洗涤材料的选择也有一些讲究。用衣物作实验材料并不理想，这是因为作为实验材料的衣物，其大小、颜 色、洁净程度等应该完全一致，而这并不容易做到；此外，人为地在衣物上增加污物，如血 渍、油渍等，也令人难以接受。因此，选用布料作为实验材料比较可行。在作对照实验时， 《数字图像处理》 实验报告 学院：信息工程学院 专业：电子信息工程 学号： 姓名： 2015年6月18日 目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27) 实验一图像的读取、存储和显示 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。 7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小； 1、酶的固定化方法：吸附法、包埋法、共价结合法、热处理法 2、提取酶的有机溶剂有：甲醇、乙醇、丙醇、丙酮、异丙醇、 3、酶生产的主要方式：固体发酵、液体深层通气发酵、固定化细胞或固定化原生质体发酵 4、酶的抽提剂有：稀酸、稀碱、稀盐、稀有机溶剂等 5、测定酶蛋白含量的方法： 凯氏定氮法、双缩尿法、Folin 酚法、紫外法、色素结合法、BCA法、胶体金测定法 6、影响酶活力的主要因素：温度、PH、底物浓度、酶浓度、抑制剂、激活剂 7、包埋固定化酶的凝胶有：聚丙烯酰胺、聚丙烯醇、光敏树脂、琼脂、明胶、海藻酸钙 8、酶的回收率：是指直接测定的固定化酶的活力占固定化之前的活力的百分比。 9、纯化倍数：就是经过纯化后得到的比活力与纯化前比活力之间的比值。 10、盐析的原理：蛋白质溶液在一定浓度范围内，加入无机盐，随着盐浓度增大，蛋白质的溶解度增大，但当盐浓度增到一定限度后，蛋白质将从溶液中析出。 11、在酶的反应过程中如何确保酶的最适反应温度和最适pH值。 保证最适温度的方法：通过发酵罐的热交换设施，控制冷源或热源流量；通过曲室的通风和加热设备控制。保证最适pH的方法：加酸或加碱，加碳源或氮源物质。 12、在发酵产酶过程中的准备工作： 收集筛选菌种，菌种保藏，细胞活化，扩大培养，培养基的配置，对发酵条件的控制。 13、为什么在测酶活实验中要连续不断的测酶活和酶蛋白含量 因为酶的活性会受温度和PH值的影响 14、终止酶反应的方法： 1、迅速升高温度； 2、加入强酸、强碱、尿素、乙醇等变性剂； 3、加入酶抑制剂； 4、调节反应液pH值。 15、固定化的优点： 1、可反复使用，稳定性高； 2、易与底物和产物分开，便于分离纯化； 3、可实现连续生产，提高效率。 16、培养基的成分：碳源、氮源、无机盐、生长因素、水。 17、菌种保藏方法： 1、斜面低温保藏法 2、液体石蜡油保藏法 3、砂土管保藏法 4、真空冷冻干燥法 5、液氮超低温保藏法。 18、发酵产酶的操作过程：配置培养基、分装、灭菌（112℃—115℃，20min）、孢子悬液（将无菌水加入斜面培养基）、接种、培养（32℃，180r/min，培养72h） 19、测定酶活的方法： 1、在一定时间内，让适量的底物与酶在最适合条件下； 2、加入酶抑制剂或升高温度等方法快速终止酶反应； 3、加一定量的显色剂与底物反应，测定液体的吸光度； 4、根据吸光度值计算出酶活 20、壳聚糖酶如何筛选：采用透明圈法，透明圈法直观、方便、根据壳聚糖不溶于水，以壳聚糖为唯一碳源，培养基浑浊。如果有该酶存在，即可降解壳聚糖为壳寡糖，壳寡糖容易被分解吸收，所以形成透明圈，从而可筛选出产生壳聚糖酶的菌株21、产壳聚糖酶初筛平板有什么现象，为什么 会出现透明圈，其原因是根据壳聚糖不溶于水，以壳聚糖为唯一碳源，培养基浑浊。如果有该酶存在，即可降解壳聚糖为壳寡糖，壳寡糖容易被分解吸收，所以形成透明圈 22、酶反应器： 分批式搅拌罐反应器、连续流搅拌罐反应器、填充床反应器、流化床反应器、模型反应器、鼓泡塔反应器 23、对产酶的菌种的要求是： 1、产酶量高；2、繁殖快，发酵周期短；3、产酶稳定性好，不易退化，不易被感染；4、能够利用廉价的原料，容易培养和管理；5、安全可靠，非致病菌。 24、在使用离心机时应注意事项 25、尿酶提取过程中为什么要在冰浴中进行 在冰浴中进行可以使尿酶处于低温条件下，低温能降低酶的活性，但不破坏酶的活性，在适合的温度下可恢复酶的活力 26、填充床的制备及应用的要点 装柱——平衡——应用——检测 装柱：均匀、无裂缝、无气泡、平整；平衡：1—2倍柱床体积缓冲液；应用：3%尿素溶液； 检测：定性：纳氏试剂（黄色或棕红色沉淀）——定量：取20ml流出液，用0.05mol/L标准HCL滴定（加2—3滴混合指示剂） 学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日 实验一图像的基本运算 一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 （4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7'); 《酶工程》复习 一、名词解释…………………………………………… 1 酶工程：又称酶技术，是酶制剂的大规模生产和应用的技术，包括化学酶工程和生物酶工程。 2酶的诱导：由于加进某种物质，使酶的生物合成开始或者加速进行，称为酶的生物合成的诱导作用。 3 微滤：以压力差为推动力，截留水中粒径在0.02~ 10m之间的颗粒物的膜分离技术。 4固定化酶：通过物理的或化学的方法，将酶固定在载体上，能使酶发挥催化作用的酶。 5酶的非水相催化：通过改变反应介质，影响酶的表面结构和活性中心，从而改变酶的催化特性。 6 原生质体：脱去细胞壁的植物、真菌或细菌细胞。 7超滤：超滤是采用中空纤维过滤新技术，配合三级预处理过滤清除自来水中杂质；超滤微孔小于0.01微米，能彻底滤除水中的细菌、铁锈、胶体等有害物质，保留水中原有的微量元素和矿物质。 8 固体发酵：固态发酵是指没有或几乎没有自由水存在下，在有一定湿度的水下溶性固态基质中，用一种或多种微生物的一个生物反应过程。 二、填空题………………………………………………. 1酶的分类（氧化还原酶）、（转移酶）、（水解酶）、（裂合酶）、（异构酶）、（合成酶）。 2酶活力是（酶催化速度）的量度指标，酶的比活力是（酶纯度）的量度指标，酶转换数是（酶催化效率）的量度指标。 3微生物产酶模式可以分为同步合成型，（延续合成型），中期合成型，（滞后合成型）四种。 4动物细胞培养主要用于生产疫苗、激素、单克隆抗体、多肽因子、酶等（功能性蛋白质）。 5细胞破碎的主要方法有机械破碎法、物理破碎法、（化学破碎法）、（酶促破碎法）。 6有机溶剂的极性系数lgP越小，表明其极性（越强），对酶活性的影响（越大）。 7通常酶的固定化方法有：吸附法、包埋法、结合法、交联法、热处理法。数字图像处理实验1
酶工程实验(2010)
数字图像处理四个实验报告,带有源程序
酶工程习题
数字图像处理实验报告
酶工程实验大纲
数字图像处理实验指导书模板
数字图像处理实验 实验二
酶工程实验一
数字图像处理程序
数字图像处理——彩色图像实验报告
数字图像处理实验报告
酶工程的知识点总结.pdf
数字图像处理实验
酶工程实验试题及答案
数字图像处理实验
酶工程复习题及答案(1)